基于内模控制的PID在过程控制中的应用研究毕业论文.doc

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1、毕业设计报告(论文)基于内模控制的PID在过程控制中的应用研究所 属 系 化工与制药工程系 专 业 化学工程与工艺 学 号 06110341 姓名 王大林 指导教师 陈夕松 起讫日期 2014.1-2014.5 设计地点 东南大学四牌楼校区动力楼119东南大学成贤学院毕业设计报告（论文）诚 信 承 诺本人承诺所呈交的毕业设计报告（论文）及取得的成果是在导师指导下完成，引用他人成果的部分均已列出参考文献。如论文涉及任何知识产权纠纷，本人将承担一切责任。 学生签名： 日期： 基于内模控制的PID在过程控制中的应用研究摘 要内模控制是基于过程数学模型而进行控制器设计的一种新型控制策略。内模控制具有很

2、多优点，如设计简单，控制性能好，性能分析优越等。随着工业过程自动化的普及，过程控制越来越受到控制界的广泛关注。内模控制就是其中之一，它是以控制内部数学模型为基础，通过控制内部模型来达到控制整个系统稳定，进而达到工业过程生产指标的要求。所以内模控制不仅是一种先进的控制算法，而且是研究预测控制模型的控制策略的重要理论基础！本论文基于东南大学过程控制实验室HGK-1型过程控制实验平台，以该平台中的液位过程为研究对象，设计基于可编程序控制器（PLC）的过程控制系统，采用内模控制（IMC）算法，仿真并实验研究IMC在该过程中的应用效果。通过本次学习掌握IMC原理及算法，为以后在工作中的工程实际应用打下良

3、好的铺垫！论文在介绍了HGK-1型过程控制实验平台后，阐述了液位过程建模的方法和特点。在机理建模，试验建模和混合建模中选用试验建模方法建立了被控过程的数学模型。设计液位过程PLC控制系统，包括液位计、流量计、调节阀、PLC输入/输出模块的接线，以及与PC机间的通讯连接。仿真比较了IMC-PID控制及IMC的动态与静态性能。为进一步提高控制系统的动静态性能，设计采用串级IMC控制方案，既提高了系统的动态特性，又保证了系统的稳态精度。编写基于PLC的IMC应用软件，以及基于PC上位机的应用组态软件，实现液位过程的自动控制和监督管理，仿真和实验证明了该方案的有效性。仿真研究算法超调和实际水箱液位超调

4、基本上都稳定在设定值附近，达到了设计要求。关键词：内模控制; 串级控制; IMC-PID; PLC监控 Based on internal model control for the application of PID control in the process Abstract Internal model control is based on the mathematical model of a novel control strategy for controller design.The internal model control has many advantages, s

5、uch as simple design, good control performance, superior performance analysis.Along with the development of industrial process automation, process control has attracted more and more attention in control field.The internal model control is one of them, it is to control the mathematical model, the in

6、ternal model control to achieve stable control of the whole system, and achieve the production index of industrial process requirements. So the internal model control is not only a kind of advanced control algorithm, but also is the important theoretical basis of prediction control model! In this pa

7、per, process control laboratory of Southeast University experimental platform based on HGK-1 types of process control, the level process of the platform as the research object, design based on programmable controller (PLC) of the process control system, the internal model control (IMC) algorithm, th

8、e application effect of experimental research of IMC in the process of simulation and. Through the study and master the IMC principle and algorithm, for the future work in the practical engineering application to lay a good foundation! Based on the introduction of the HGK-1 process control experimen

9、tal platform, expounds the characteristics and methods of liquid level process modeling. The mechanism modeling, experimental modeling and hybrid modeling using experimental modeling method to establish the mathematical model of controlled process. Design of liquid level process control system for P

10、LC, including liquid level meter, flowmeter, control valve, PLC input / output module wiring, and inter PC communication connection. Simulation of dynamic IMC-PID control and IMC and static performance. In order to improve the control system dynamic and static performance, design the cascade IMC con

11、trol scheme, which improves the dynamic characteristics of the system, and ensure the steady state accuracy of the system. Preparation of PLC based on IMC application software, and based on the application of configuration software PC PC, to realize the automatic control and the supervision level pr

12、ocess, the simulation and experiment results show the effectiveness of the proposed scheme. Simulation Research on the algorithm of overshoot overshoot actual water level basically stable around the setting value, reached the design requirements.Key words: Internal model control; Cascade control; IM

13、C-PID; PLC control目 录摘要 Abstract 目 录 第一章 引言 11.1 引言 11.2 内模控制的发展现状与前景 11.3 本文的研究目的2 1.4 该论文基于内模控制的PID在过程控制中的应用研究的主要工作内容和章节如下： 3第二章 过程建模 42.1 系统装置简介 42.2 液位过程建模 72.2.1 建立过程数学模型的目的 72.2.2 过程数学模型的求取方法 82.2.3 液位试验建模 92.2.4 液位建模步骤 9第三章 内模控制原理及仿真研究 113.1 内模控制器原理 113.1.1 IMC-PID原理 123.2 内模控制器设计133.2.1 流量的串

14、级控制设计143.2.2 基于内模控制的PID控制器设计143.3 仿真研究16第四章 液位过程控制系统实现204.1 控制系统软硬件选型204.1.1系统硬件结构204.1.2系统软件结构204.2 IMC算法的PLC实现224.2.1 系统结构图224.2.2 IMC算法的计算流程224.2.3 IMC算法的PLC实现23第五章 总结24参考文献25II东南大学成贤学院毕业设计报告 第一章 引言1.1 引言内模控制是20世纪80年代初由Garcia cE和Mohed M等人提出的，其产生背景主要有两个方面：一是为了对当时提出的两种基于非最小化和非参数模型预测控制算法MAc和DMc进行系统分

15、析；其次是作为sm岫预估器的一种扩展，使系统设计更为简便，鲁棒性及抗干扰性大为改善。因此，内模控制不仅是一种实用的先进控制算法，而且是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础，以及提高常规控制系统设计水平的有力工具1。随着高新技术的发展和应用对控制系统性能的要求越来越高，控制界对控制系统的研究也日益完善。在工业控制领域相当多的控制问题可以用简单的PID控制器解决，但许多被控对象机理比较复杂，具有大纯滞后、明显非线性和多变量藕合性。其控制过程在其它一些干扰条件的影响下，控制过程的模型参数甚至结构均会发生变化，因此采用常规PID控制器，以一组固定不变的PID参数去适应被控过程参数变化、干扰等

16、不确定因素显然难以获得满意的效果2。所以这就要求我们不断改进控制系统的参数及结构去适应多变的控制对象，进而使得控制效果达到我们工业生产的目的。内模控制作为一种新型的控制方法，随后又被推广到MIMO系统。理论分析和仿真实验表明IMC也是多变量过程调节器设计的重要方法之一。在其他的一些领域如非线性过程的控制，大时滞过程的控制和鲁棒性调节器的研究与控制都得到充分的发挥。与传统的PID控制系统相比，内模控制有许多优点，其具有结果简单，参数整定的较少，并且在应用过程中简化明了，在线调控也比较容易等优点。内模控制的综合性能需在控制系统动态性能和鲁棒性能之间折中。内模控制对于鲁棒性和抗干扰性的改进较为突出，

17、而且对于大时滞系统的控制也有良好的控制效果。内模控制是分析和设计其他控制系统的有力助手，尤其是对于预测控制和PID控制发挥着优越的应用。所以内模控制自从它进入控制界以来受到了越来越广泛的重视，而且在实际的工业生产中也取得了成功的应用，如机械过程控制，液位控制，流程控制，矿物加工控制，化工生产控制等。当今的内模控制已在控制界占有无可取代的一席之地。1.2 内模控制的发展现状与前景 内模控制(IMC)产生的背景主要有两个方面：一是为了对当时提出的两种预测控制算法MAC和DMC进行系统分析；其次是作为Smith预估器的一种扩展，使设计更为简便，鲁棒及抗扰性大为改善。在过程工业控制中，普遍使用的调节器

18、类型是PID型。它具有结构简化，操作简单，在实际的工业生产中具有优越的应用价值，因此PID控制器参数的整定方法一直受到国内外控制领域的开发和探索。1974年，德国学者frank首先提出内模控制结构，1979 年Brosilow在推断控制基础上，证明了内模控制是推断和预测控制系统的核心，并提出几种设计内模控制器的方法。1982年，Gracia和Morari完整提出并发展了内模控制结构,并将其命名为内模控制。这二人对内模控制的性质和设计方法进行了深入的研究，分析了内模控制的稳定性和鲁棒性两大性质。 随着工业化和现代化的推进，内模控制发生着与时俱进的变化，其结构由浅入深，由复杂到简单。内模控制常用的

19、设计方法有两步法3、零极点对消法、预测控制法、有限拍法4、优化法、IMC-PID法5等。其中基于内模控制的PID控制不仅保留了传统PID控制的优点，而且具有整定参数少，适用于时滞控制系统的特点。到目前为止内模控制的基本原理和构造框架已得到充分的研究和应用，现在的内模控制与其他的控制方法结合在一起，功能相互包含、相互渗透、相互依存，从而达到了最完美的控制效果，也使得内模控制的优势得到了最充分的发挥。现有常见的综合控制算法有：自适应内模控制、鲁棒内模控制、模糊内模控制、神经网络内模控制、基于线性化方法的非线性内模控制等。1.3 本文的研究目的内模控制是一种根据过程的内部数学模型为基础，进行控制器设

20、计的新型控制方案，其结构简单，设计直观简便，在线调节参数少，且调整方针明确，调整容易，对系统鲁棒性和抗扰性的改善有较好的效果6。内模控制与经典PID 控制相比，仅有一个整定参数，参数调整与系统动态品质和鲁棒性的关系比较明确, 特别是对于抗干扰性和大时滞系统控制效果的改善尤为显著，适用于时滞系统的控制。在工业过程控制中，采用内模控制可以提高PID 控制器的设计水平。东南大学动力楼119实验室有HGK1型过程控制实验平台（含液位过程），以及菲尼克斯PLC硬件和相关的开发软件为这次设计基于内模控制（IMC）的PID液位控制提供了必要的前提条件。本次毕业设计的主要目的在于掌握IMC的工程应用技术。通过

21、这次毕业设计可以了解IMC这种先进的控制算法，学习掌握IMC算法原理及其在液位控制过程中的实现方法，掌握基于阶跃响应的过程建模方法以及在MATLAB环境下的IMC仿真实现方法，编写IMC应用软件和组态软件等。在设计过程中各个环节都有一定的难度，其中所遇到的问题也是层出不穷，最大的收获是在解决问题的过程中所获得的经验和使用的方法都会对以后的学习工作提供相当大的帮助。1.4 该论文基于内模控制的PID在过程控制中的应用研究的主要工作内容和章节如下：本文基于东南大学动力楼119实验室HGK-1型过程控制实验平台，以该平台中的液位过程为研究对象，设计基于可编程序控制器（PLC）的液位控制系统，采用内模

22、控制（IMC）算法，仿真并实验研究IMC在该过程中的应用效果。本文的主要内容和章节安排如下：第一章 介绍了有关内模控制的研究背景,内模控制的控制的发展现状和前景以及本文的研究目的。第二章 概要介绍HGK-1型过程控制实验系统结构及其功能，描述了HGK-1型液位控制系统的工作过程整个大循环，重点是在实验建模，机理建模和混合建模三者之间选用合适的建模方法去建立平台中的液位-流量数学模型。第三章 仿真比较PID控制及IMC在液位过程控制中的动态与静态性能，分析内模控制设计方法的优越性。第四章 设计实现液位过程液位控制控制系统，以菲尼克斯ILC-131 ETH型PLC，利用PLC编程软件对IMC算法进

23、行编程实现，并使用力控监控软件对此液位控制系统实现组态和监控；实验验证控制效果，并将其与传统PID控制效果进行比较分析。第五章 对研究工作进行总结和展望，提出了进一步的研究方向。第二章 过程建模本章概要介绍了HGK-1型过程控制系统的结构及其功能，以及在此实验平台上建立的液位控制系统。重点讨论采用试验建模法建立液位控制系统的数学模型。2.1 系统装置简介1.对象结构HGK-1型试验平台的结构如图2-1所示，图2-1 HGK-1实验设备图HGK-1型实验装置包括被控对象和控制台两大部分。控制台如图2-2所示图2-2 HGK-1实验系统控制台已组装PLC及电源如图2-3： 图2-3工作中的PLC从

24、图中可以看出实验系统包含有：塑胶透明水箱、电动阀、储水罐、变频器、LED面板、泵、三相电加热装置等等。2.过程检测仪表系统中采用的过程检测仪表包括：(1)压力传感器管道中压力传感器，用来监测管道内压力。输出与管道液体的压力成线性对应关系的4-20mA标准电流信号。(2)液位传感器系统中的液位传感器，通过液体所产生的压力用来检测水箱内液位。输出与被测液体的液位压力成线性对应关系的4-20mA标准电流信号。(3)涡轮流量传感器用来检测单相水泵动力支路的流量，包括供水流量以及出水流量。它的输出信号为频率，通过流量积算变送仪转换为4-20mA的电流信号输出。3.系统执行机构系统中采用的执行器装置有：(

25、1)电动单座调节阀，用来调节管道水流量。(2)变频器，用来调节小流量泵的出水流量。HGK-1型液位控制系统结构图如图2-4所示。水箱水池泵231液位传感器 图2-4 HGK-1型液位控制系统结构图1：测管道压力的传感器 2：流量计 3：电动阀 调节阀由执行机构和调节机构组成，根据所使用的能源不同可分为3种：以压缩空气为能源的为气动调节阀；以电为能源的为电动调节阀；以高压液体为能源的为液动调节阀。在实验过程中储水罐要保证有充足量的水来实现设备的大循环。储水罐中的水通过水泵打入到塑胶透明水箱中，在水箱中的水量对底部有一定的压力，通过液位传感器所测出的液位信号，送入PLC中，通过PLC中的所编好的程

26、序，输出控制信号进电动阀控制端，控制电动阀的调节来保持恒定的液位。2.2 液位过程建模在控制系统的性能分析和方案设计中，对象数学模型的准确性在控制系统中具有决定性的作用。对象数学模型与真实控制对象比较符合就能得到稳定的阶跃曲线，为了能够对控制系统进行深入的学习，需要分别对控制系统和扰动通道进行数学建模，从而得到更完美的控制效果。被控过程的数学模型描述了过程的各种输入量（包括控制量和扰动量）与相应输出量（被控量）之间的关系，即对象受到输入及干扰作用后，被控变量响应曲线是如何变化的、变化量为多少等，该实验中所产生的是一阶特性阶跃响应曲线。2.2.1 建立过程数学模型的目的建立被控过程数学模型的主要

27、目的可以归纳为如下几点10：1）设计控制系统深刻了解大时滞特性是设计控制系统的前提。大时滞控制系统中被控变量及检测点的选择、控制（操纵）变量的确定、控制器结构形式的选定等都与被控对象的特性有关。2）调试控制系统和参数修定对被控对象特性的熟悉程度是调试和模拟仿真的保证。同时，选择控制特性规律和控制器参数的确定都和被控对象特性有关。3）制订工业过程的优化控制方案优化控制往往可以在基本不增加投资与设备的情况下，获取可观的经济效益。这离不开对被控对象特性的了解，而且主要是依靠对象的稳态数学模型进行优化4）优化控制系统及设计控制算法在系统优化和确定控制算法的过程中，需要以被控对象的数学模型为依据。例如，

28、预测控制、推理控制、前馈动态补偿控制等都是在已知对象数学模型的基础上才能进行的。5）建立计算机仿真过程培训系统利用数学模型和系统仿真技术，使操作人员可以在计算机上对各种控制策略进行定量的比较与判定。还可为操作人员提供仿真操作的平台，从而为高速、安全、低成本地培训工程技术人员和操作员提供借鉴，并有可能制定大型设备的启动和停车操作方案。6）设计控制系统的故障检测和优化工作利用数学模型可以及时发现工业过程中控制系统的故障及其原因，并提供正确的解决途径。2.2.2 过程数学模型的求取方法一般来说，过程数学模型的求取方法如3： (1)机理建模机理建模是根据对象或生产过程的内部机理，写出各种有关的平衡方程

29、，如物料平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程、相平衡方程等，从而得到对象的数学模型。 (2)试验建模在机理模型无法确定的情况下，可采用试验建模的方法得到对象的数学模型。试验建模就是针对所要研究的对象，人为地施加一个输入作用，然后用仪表记录表征对象特性的物理量随着时间变化的规律，得到一系列试验数据或曲线。这些数据或曲线就可以用来表示对象特性。 这种应用对象输入输出的实测数据来决定其模型结构和参数的方法，通常称为系统辨识。它的主要特点是不管内部结构如何复杂或者简单，我们都认为对其研究的对象是一无所知的，对于复杂的研究对象：内部结构比较复杂，用机理建模很难得到确定的模型，而试验建模是根据被控对象外部

30、特性来描述对象的动态性能，所以对于复杂的被控对象，试验建模比机理建模更具有实用性。 （3）混合建模将机理建模与实验建模结合起来，称为混合建模。混合建模式一种比较实用的方法，它先由激励分析的方法提出数学模式的结构形式，然后对其中某些未知的或不确定的参数利用实验的方法给予确定。 由于该实验装置比较复杂，不易使用机理建模法求取过程的数学模型，故采用试验法建模。为了得到精度较高的数学模型，本文采用基于阶跃信号的时域建模法，即飞升曲线法。该方法是在被控对象上人为地加入阶跃干扰后，通过测定被控对象的动态特性曲线，然后在matlable软件上拟合得到，进而得到被控对象的抽象传递函数。为了得到精确的测试结果，

31、应注意以下事项7： 1） 合理选择阶跃扰动信号的幅度，既不能太大，以免影响正常生产，也不能过小，以防止被控过程的不真实。通常取阶跃信号值为正常输入信号的10%15%，以不影响生产为准。 2）实验应在相同条件下重复做几次，需获得两次以上的比较接近的响应曲线，从而减少干扰的影响。 3）实验应在阶跃信号做正方向和反方向的变化，同时分别测出两个方向的阶跃响应曲线，以检验被控过程的非线性程度。 4）实验中在输入阶跃信号前，被控过程必须处于稳定的工作状况。在一次实验后，必须使被控过程稳定一段时间再施加测试信号做第二次实验。 5）实验结束后， 对于实验中的数据要进行处理，一些明显偏离实际曲线的数据进行删除。

32、2.2.3 液位试验建模 （1） 对于HGK-1型液位控制系统而言，由于管道距离很短，阀门的微小动作都会立刻造成水箱液位的变化，所以认为对于该流量-液位模型是无滞后环节的，忽略滞后时间。机理建模分析，液位模型是一个一阶惯性环节，设传递函数为，需要求的增益和时间常数。2.2.4 液位建模步骤 本次试验选取变频器衡定频率工作，用来给整个系统提供水量。通过多次试验，选择38.6Hz。出水阀门选择一个，全开状态。这里建模需要用到上位机和PLC部分程序，用来手动设置电动调节阀大小。同时在上位机上定量记录液位的实际值大小和对应流量大小。数据结果保存一个txt文本文件中。然后在MATLAB中处理这些数据，提

33、高建模准确性。具体步骤以其中一次实验为例进行说明：（1）开机上电后，启动变频器，在上位机上设置阀门开度20%大小。等待液位稳定。时间大概一个小时左右。实际情况是液位在很长一段时间内还会缓慢变化上升。记下此时稳定后的液位为117.042mm，流量360.1845L/h（2）修改设置阀门开度为25%。此时流量上升。（3）经过1个小时左右，液位基本不变化。记下此时液位172.023，流量382.8462L/h（4）整个实验过程，上位机以5s归档周期归档记录数据（5）在MATLAB中处理所得数据，由于实际液位数据存在抖动，先经过拟合后，然后在拟合曲线上进行数学模型的求取。（6）多次试验，在加正阶跃和负

34、阶跃等相同情况下，做多次试验，取得合理模型。图2-5 实际液位曲线图图2-6 实际流量曲线图图2-7 拟合曲线由上拟合曲线在Matlable软件上可以得出数学模型为: Y=1698.2-150 （1）由（1）式可得： 放大系数（增益）K=150 mm min /L （2） 时间常数 T=1169s （3） 由（2）（3）可得被控对象数学模型为 （4） 将所得模型在Simulink中仿真后，和实际数据以及拟合曲线相比较。如图2-7所示，可看出所得模型和实际数据之间吻合的还是不错的，所得模型可用。在多次试验后，取得多组数据，建模。最后取几组合理模型的平均值。最终选取系统的传递函数为： （5）第三章

35、 内模控制原理及仿真研究 在第二章中，已通过试验建模法建立了液位-流量系统的数学模型，参量模型一般采用数学表达式来表示，如描述控制对象的传递函数及输入输出关系的方程式等。本章主要对拟采用的控制方案的原理及所需要的参数进行分析和设计仿真。3.1 内模控制器原理内模控制（IMC)从字面意思就可以知道它的含义：通过控制被控对象的内部模型来控制整个操作过程！内模控制的典型框图如图3-1所示，3-1 内模控制框图由图3-1 可得内模控制系统传递函数为：+ （3.1）在模型没有误差，即=时，式子（3.1）可化简为： （3.2）若，由式(3.2)可得： (3.1)假设“模型可逆”，即可以实现，可令： (3.

36、2)将式(3.4)带入式(3.3)，可得 (3.3)式(3.5)表明内模控制器可确保输出跟随设定值的变化。此时模型的输出与过程输出相等，反馈信号为零。因此，当不存在模型误差和未知干扰的条件下，内模控制系统具有开环结构。这就清楚的表明，对开环稳定的过程而言，反馈的目的是克服过程的不确定性8。 同样，若,，且假设模型正确，将式(3.4)带入式(3.3)，此时： (3.4)可见，只要模型不存在建模误差该假设条件成立，不管干扰如何，内模控制均可克服外界扰动15。3.1.1 IMC-PID原理在过程控制的实际应用中, 采用内模控制原理能从根本上提高PID控制器的动态及静态性能。与经典PID 控制相比,

37、IMC-PID控制仅有一个整定参数,参数调整与系统动态品质和鲁棒性的关系比较明确, 并且与其他控制方法的结合也很容易9。 为求取图3-1中输入、扰动与过程输出之间的传递函数, 将图3-1进行如图3-2(a)所示的简单变换，从而得到经典的反馈形式，如图3-2(b)所示。(a) 内模控制变换(b) IMC-PID形式图3-1 内模控制的等效方框图由图3-2(a)的变换可得： (3.7)内模控制器的设计思路清晰，步骤简单，在控制理论界和工程应用领域都得到了普遍重视。然而，由于内模控制对模型有较强的依赖性10，这也限制了它在工业过程中的推广应用。3.2 内模控制器设计内模控制器是在“模型没有误差，而且

38、可逆”这个假设条件下的理想反馈控制器。但在实际工作中，模型与实际过程总会存在误差。此外，有时也不完全可倒，比如，中若包含纯滞后环节，其倒数为纯超前环节，这显然是物理不可实现的14。其次，中若包含非最小相位环节（即其零点在右半平面），其倒数则会形成不稳定环节。针对上述情况，设计内模控制器时可先将过程模型分解如下： (3.8)式中包含了所有的纯滞后和右半平面的零点，并规定其稳态增益为1，令 (3.9)由第二章得出的模型： ，K=150，T=1169可得：由3.10可得：这里是稳态增益为1的低通滤波器17。其典型形式为： (3.10)式中为希望的闭环时间常数，参数是一正整数。添加滤波器，通过选择可使

39、的分母阶次大于或等于分子的阶次，从而保证是物理可实现的，而且是稳定的。这里取r=1，暂时取40，可以得到： （3.11） 需要注意的是，因为式(3.10)中的控制器是基于零极点相消原理来设计的，因而这种形式的内模控制算法不能应用于开环不稳定过程13。假设模型没有误差，即,将式(3.8)和式(3.9)代入式(3.2)，可得 (3.12)当无扰动且设定值变化时，即，,此时系统的闭环传递函数为 (3.13)式(3.13)表明滤波器与闭环性能直接相关。滤波器中的时间常数是个可调整的参数，时间常数越小，对的跟踪滞后越小，但系统对模型误差过于敏感，即鲁棒性变差。时间常数增大，系统鲁棒性增强，但是跟踪滞后变

40、大，系统到达稳态的时间增加。所以对某个具体系统，滤波器时间常数的取值应在兼顾动态性能和系统鲁棒性之间进行折衷。3.2.1 流量的串级控制设计液位控制系统可以采用最简单的单回路控制系统，以液位为反馈量。单回路控制系统一般情况下都能满足正常生产的要求，但是在纯滞后较大，负荷和干扰变化较大或者工艺质量要求很高的时候采用单回路的方法就不太有效。如果在液位控制系统中采用串级控制，就能改善过程的动态特性，迅速克服进入副回路的二次扰动，提高了系统的工作频率，使得系统对负荷变化的适应性较强。所以系统采用串级制,结构如图3-3所示： 图3-3 串级控制系统方框图3.2.2 基于内模控制的PID控制器设计在化工机

41、械等过程工业生产中，控制器的主要类型是PID调节器。它的主要优点有：结构简单，操作简便，容易实现，并且具有很好的动态性能和鲁棒性能。但是在对经济生产或安全生产要求较高的过程中，经典PID控制的应用受到了极大的限制16。IMC-PID控制器不仅保持了传统PID控制结构简单、在线调节容易等特点，还具有内模控制整定参数少，参数调节与系统品质、鲁棒性关系明确，适用于时滞系统控制等优点。因此，IMC-PID控制在工业控制，尤其是对于大时滞系统控制过程中，得到了广泛应用。 添加滤波器，选择使为半真的；或者为了寻找等效PID控制器，允许分子阶次比分母阶次大1，即允许非真，这是与内模控制设计的主要差别。由第二

42、章得到的形式： 可以推出 (3.14)将式(3.15)表示成PID形式，寻找相应的、。根据被控过程的不同，有时未必能导成理想PID结构，在这种情况下，我们可以用经典PID串联一个一阶滤波器来表示，滤波器时间常数为。 (3.15)根据3.16和第二章得到的过程模型，可得： 进行闭环仿真，考虑系统动态性能和鲁棒性，调整大小。一般情况下，的初值可选为系统主导时间常数的之间。考虑IMC-PID结构在消除系统稳态误差方面的性能，将式(3.10)代入式(3.14)，可得 (3.16)当时，且 (3.17)将式(3.17)代入(3.16)中，可知其分母为零，即 (3.18)式(3.18)的意义是控制器的零频

43、增益为无穷大。由控制原理知道，零频增益为无穷大的反馈控制可以消除由外界扰动引起的余差。这表明尽管内模控制器本身没有积分项，但IMC-PID控制的结构保证了整个内模控制可以消除余差11。3.3 仿真研究基于第二章所建立的液位-流量模型，进行动态矩阵控制的参数优化选择，仿真比较PID控制与IMC在液位过程控制中的性能。图3-4 IMC控制仿真图如图3-4，这是一个串级控制的仿真图，图中Fcn1是非线性模块，Transfer Fcn3是副回路的PI控制器，Gain1是为了流量和调节阀开度匹配的增益系数，设为0.05。Transfer Fcn是液位过程的传递函数，Transfer Fcn1是主回路的P

44、I控制器，Gain是液位当前值与设定值之间的增益系数，设为1。 其中由可以得到P=176，I=0.151，D=0 第四章 液位过程控制系统实现该液位控制系统主要控制电动阀按照预定的工艺及功能要求执行动作。它是由菲尼克斯电气有限责任公司的自动化控制产品及软件产品设计的一个完整的控制方案，其组成包括可编程序控制器，人机接口，工控软件及监控界面等产品，通过现场总线以及相应的通讯软件将各种设备以高速、确定的数字通讯方式连网。菲尼克斯电气是电气工程和自动化领域的世界市场领导者。其领域范围涉及各种不同的电气技术应用的产品，包括可供设备和机械制造商使用的各种连接技术，用于现代控制柜的电气元件，以及适用于多种应用场合及行业的客户定制解决方案。4.1 控制系统软硬件选型4.1.1系统硬件结构菲尼克斯系统简介：菲尼克斯是一种功能模块化的小型PLC系统，其具有良好的性价比使之成为中小规模控制系统的最佳选择。100系列紧凑型控制器是菲尼克斯电气Easy Automation 系统的核